对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。Tensorflow 1.0于2017年2月发布；至少可以说，这不是很友好。
在过去的几年中，两个主要的深度学习框架获得了巨大的知名度，这主要是由于它们对比 TensorFlow 更容易使用：Keras和Pytorch。
本文将从四个方面对比 Keras 和 Pytorch。
Keras
Keras 本身并不是一个框架，而是一个位于其他深度学习框架之上的高级 API。目前它支持 TensorFlow、Theano 和 CNTK。
Keras 的美妙之处在于它的易用性。它是迄今为止最容易启动和快速运行的框架。定义神经网络非常直观，使用函数式 API 可以将层定义为函数。
PyTorch
Pyorch 是由 Facebook 的 AI 研究小组开发的深度学习框架（类似于 TensorFlow）。与 Keras 一样，它也抽象掉了深度网络编程中的许多混乱部分。
就高级和低级编码风格而言，Pytorch 介于 Keras 和 TensorFlow 之间。与 Keras 相比，您拥有更多的灵活性和控制力，但同时您不必进行任何声明式编程。
深度学习从业者整天都在为应该使用哪个框架而争论不休。一般来说，这取决于个人喜好。但是在选择时，我们应该先从各个方面了解它。
(1) 定义模型的类与函数
为了定义深度学习模型，Keras 提供了Functional API。使用 Functional API，神经网络被定义为一组顺序函数，一个接一个地进行应用。例如，第二层的输入是第一层的输出。
img_input = layers.Input(shape=input_shape)
x = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(img_input)
x = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)
x = layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(x)在 Pytorch 中，您将网络设置为一个类，它继承了 Torch 库中的 torch.nn.Module。与 Keras 类似，Pytorch 也提供了层用来构建 block，但由于它们位于 Python 类中，因此它们在类的 __init__() 方法中被引用并由类的 forward() 方法执行。
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, 3)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
return x
model = Net()因为 Pytorch 允许您访问所有 Python 的类功能，而不是简单的函数调用，所以定义网络可以更清晰、更优雅地包含在内。这确实没有太大的缺点，除非你真的觉得尽快编写网络代码对你来说最重要，否则 Keras 会更容易使用。
(2) Tensors 和计算图 vs 标准数组
Keras API 对不经意的编码者隐藏了许多杂乱的细节。定义网络层很直观，默认设置通常足以让您入门。
唯一真正需要深入研究更底层、更细节的 TensorFlow，是你在实施比较前沿或比较“奇特”的模型时。
棘手的部分是，当您真正深入到较低级别的 TensorFlow 代码时，您会遇到随之而来的所有具有挑战性的部分！您需要确保所有矩阵乘法都对齐。哦，甚至不要考虑尝试打印出层的输出之一，因为您只会在终端上打印出一个 Tensor 对象。
Pytorch 在这些方面往往更宽容一些。您需要知道每一层的输入和输出大小，但这是可以很快掌握的较容易的方面之一。您不必处理构建抽象计算图的问题，您在调试时看不到它。
Pytorch 的另一个优点是可以在 Torch 张量和 Numpy 数组之间来回切换。如果您需要实现一些自定义的东西，那么在 TF 张量和 Numpy 数组之间来回切换可能会很痛苦，这需要开发人员对 TensorFlow 有深入的了解。
Pytorch 操作实际上要简单得多。您只需要知道两个操作：一个是将 Torch 张量（一个变量对象）切换到 Numpy，另一个是反向操作。
当然，如果您永远不需要实现任何花哨的东西，那么 Keras 会做得很好，因为您不会遇到任何 TensorFlow 障碍。但如果你想这样做，那么 Pytorch 可能会更顺畅。
(3) 训练模型
在 Keras 中训练模型非常简单！只需一个简单的 .fit()。
history = model.fit_generator(
generator=train_generator,
epochs=10,
validation_data=validation_generator)在 Pytorch 中训练模型包括几个步骤：
在每批训练开始时初始化梯度；
运行 forward 模式；
运行反向传播
计算损失并更新权重
for epoch in range(2):
# loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# Get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
inputs, labels = data
# (1) Initialise gradients
optimizer.zero_grad()
# (2) Forward pass
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# (3) Backward
loss.backward()
# (4) Compute the loss and update the weights
optimizer.step()仅仅运行训练就需要很多步骤！
我想这样你总是知道发生了什么。同时，对于训练不同的模型，这些模型训练步骤基本上保持不变，这是完全没有必要的。
(4) 控制CPU vs GPU模式
如果您安装了 tensorflow-gpu，则在 Keras 中默认启用并完成使用 GPU。然后，如果您希望将某些操作移至 CPU，您可以使用下面代码来完成。
with tf.device('/cpu:0'):
y = apply_non_max_suppression(x)对于 Pytorch，您必须为每个 torch 张量和 numpy 变量显式启用 GPU。这会使代码混乱，如果您在 CPU 和 GPU 之间来回移动以进行不同的操作，可能会有点容易出错。
例如，要将我们之前的模型转移到 GPU 上运行，我们必须执行以下操作：
# Get the GPU device
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Transfer the network to GPU
net.to(device)
# Transfer the inputs and labels to GPU
inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)Keras 以其简单性和良好的默认设置在这里获得了胜利。
选择框架的一般建议
我通常给出的建议是从 Keras 入手。
Keras 绝对是最容易使用、理解和快速启动和运行的框架。您不必担心 GPU 设置、摆弄抽象代码或通常做任何复杂的事情。您甚至可以在不接触任何一行 TensorFlow 的情况下执行自定义层和损失函数等操作。
如果您确实开始着手深入研究深度网络的更细粒度的方面，或者正在实施非标准的东西，那么 Pytorch 是您的首选框架。这会比 Keras 多一些额外的工作，但不会多到减慢你的速度。您仍然可以快速实施、训练和测试您的网络，并且还可以轻松调试！
· END ·
HAPPY LIFE
